融合用户产生内容和行为日志的兴趣发现研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第12页 |
| 1.3 研究现状 | 第12-14页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 2 相关理论基础 | 第16-28页 |
| 2.1 中文分词技术 | 第16-17页 |
| 2.1.1 基于字符串匹配的分词算法 | 第16页 |
| 2.1.2 基于理解的分词算法 | 第16-17页 |
| 2.1.3 基于统计的分词算法 | 第17页 |
| 2.2 TF-IDF算法 | 第17-19页 |
| 2.2.1 TF | 第18页 |
| 2.2.2 IDF | 第18-19页 |
| 2.3 话题模型 | 第19-25页 |
| 2.3.1 LDA模型 | 第20-22页 |
| 2.3.2 AT模型 | 第22-25页 |
| 2.4 吉布斯采样 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-28页 |
| 3 用户技能和兴趣发现 | 第28-37页 |
| 3.1 问题描述 | 第29页 |
| 3.2 总体研究思路 | 第29-31页 |
| 3.3 作者-读者-话题模型 | 第31-36页 |
| 3.3.1 模型描述 | 第31-34页 |
| 3.3.2 模型推导 | 第34-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 实验及结果分析 | 第37-58页 |
| 4.1 数据集处理 | 第37-44页 |
| 4.1.1 原始数据概述 | 第37-39页 |
| 4.1.2 原始数据预处理 | 第39-42页 |
| 4.1.3 实验数据集准备 | 第42-44页 |
| 4.2 基准方法介绍 | 第44-45页 |
| 4.3 实验平台介绍 | 第45页 |
| 4.4 实验评价指标 | 第45-47页 |
| 4.5 实验参数设置 | 第47页 |
| 4.6 四种模型对比实验及结果分析 | 第47-56页 |
| 4.6.1 困惑度对比 | 第48-49页 |
| 4.6.2 平均KL散度对比 | 第49-51页 |
| 4.6.3 准确率和召回率对比 | 第51-53页 |
| 4.6.4 用户技能词和兴趣词提取结果对比 | 第53-56页 |
| 4.7 用户技能和兴趣分析 | 第56-57页 |
| 4.8 本章小结 | 第57-58页 |
| 5 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 工作总结 | 第58-59页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第64-66页 |
| 学位论文数据集 | 第66页 |
